# 一般在语句后两个空格处打上注释
# 用井字符开头的是单行注释

""" 多行字符串用三个引号
    包裹，也常被用来做多
    行注释
"""

####################################################
## 1. 原始数据类型和运算符
####################################################

# 整数
3  # => 3

# 算术没有什么出乎意料的
1 + 1  # => 2
8 - 1  # => 7
10 * 2  # => 20

# 但是除法例外，会自动转换成浮点数
35 / 5  # => 7.0
5 / 3  # => 1.6666666666666667

# 整数除法的结果都是向下取整，两个除号
# c++的整数除法是向0取整
5 // 3     # => 1
5.0 // 3.0 # => 1.0 # 浮点数也可以
-5 // 3  # => -2
-5.0 // 3.0 # => -2.0

# 浮点数的运算结果也是浮点数
3 * 2.0 # => 6.0

# 模除
7 % 3 # => 1

# x的y次方
2**4 # => 16

# 用括号决定优先级
(1 + 3) * 2  # => 8

# 布尔值，大写
True
False

# 用not取非
not True  # => False
not False  # => True

# 逻辑运算符，注意and和or都是小写
True and False #=> False
False or True #=> True

# 整数也可以当作布尔值
0 and 2 #=> 0
-5 or 0 #=> -5
0 == False #=> True
2 == True #=> False
1 == True #=> True

# 用==判断相等
1 == 1  # => True
2 == 1  # => False

# 用!=判断不等
1 != 1  # => False
2 != 1  # => True

# 比较大小
1 < 10  # => True
1 > 10  # => False
2 <= 2  # => True
2 >= 2  # => True

# 大小比较可以连起来！
1 < 2 < 3  # => True
2 < 3 < 2  # => False

# 字符串用单引双引都可以
"这是个字符串"
'这也是个字符串'

如果不希望前置 \ 的字符转义成特殊字符，可以使用原始字符串，在引号前添加 r 即可：

>>>
>>> print('C:\some\name')  # here \n means newline!
C:\some
ame
>>> print(r'C:\some\name')  # note the r before the quote
C:\some\name
字符串字面值可以实现跨行连续输入。实现方式是用三引号："""...""" 或 '''...'''
字符串行尾会自动加上回车换行，如果不需要回车换行，在行尾添加 \ 即可。示例如下：

print("""\
Usage: thingy [OPTIONS]
     -h                        Display this usage message
     -H hostname               Hostname to connect to
""")
输出如下（注意，第一行没有换行）：

Usage: thingy [OPTIONS]
     -h                        Display this usage message
     -H hostname               Hostname to connect to

# 用加号连接字符串
"Hello " + "world!"  # => "Hello world!"

# 字符串可以被当作字符列表
"This is a string"[0]  # => 'T'

# 用.format来格式化字符串
"{} can be {}".format("strings", "interpolated")

# 可以重复参数以节省时间
"{0} be nimble, {0} be quick, {0} jump over the {1}".format("Jack", "candle stick")
#=> "Jack be nimble, Jack be quick, Jack jump over the candle stick"

# 如果不想数参数，可以用关键字
"{name} wants to eat {food}".format(name="Bob", food="lasagna") #=> "Bob wants to eat lasagna"

# 如果你的Python3程序也要在Python2.5以下环境运行，也可以用老式的格式化语法
"%s can be %s the %s way" % ("strings", "interpolated", "old")

# None是一个对象
None  # => None

# 当与None进行比较时不要用 ==，要用is。is是用来比较两个变量是否指向同一个对象。
"etc" is None  # => False
None is None  # => True

# None，0，空字符串，空列表，空字典都算是False
# 所有其他值都是True
bool(0)  # => False
bool("")  # => False
bool([]) #=> False
bool({}) #=> False


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## 2. 变量和集合
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# help() 查找函数用法

# print是内置的打印函数
print("I'm Python. Nice to meet you!")
# print默认输出换行,不换行可以写为print(xx,end="")
# print(xx,end=',')此时输出可以用逗号隔开
# print("Total: R$ %.2f"%(b)) 一种是类似于C语言printf的方式
print ("Name:%10s Age:%8d Height:%8.2f" % ("Aviad",25,1.83))
#Name:Aviad Age: 25 Height: 1.83
# 基本是前文格式控制，%(,,)中分别表示输出内容。

# 另一种是类似于C#的方式
# print '{0} {1}:{2}'.format('hello', '1', '7')  
# 'hello 1:7' 
基本是前文格式控制，.format(,,)中分别表示输出内容。数字(0, 1, ...)即代表format()里面的元素, 所以可以使用'.'调用元素的方法;
字符串的参数使用{NUM}进行表示,0, 表示第一个参数,1, 表示第二个参数, 以后顺次递加;
使用:, 指定代表元素需要的操作, 如:.3小数点三位, :8占8个字符空间等;
format()函数的用法：它通过{}和:来代替%

Python里的字符串格式化%与format的区别
a='is %s' % (1)
b='is {0}'.format(1)
字符串格式化常用% 就是C里的printf
format是python 字符串自己的方法, 推荐用format,因为比较灵活
%() 等同于.format(),括号内是输出内容,前者采用C风格，后者采用C#风格

# input()输入函数,int()在python中是函数
a=int(input()) #输入函数输入的是一个字符串，如果输入数字则转换为整型
# input直接读取一整行，返回值为string类型
# 可以压行写 a,b,c = input(),input(),input()

# 读入若干个数，读到0停止
n = int(input())
while n:
    n = int(input())

# eval()表达式计算

    # split()通过指定分隔符对字符串进行切片，默认为空字符(此时括号内不需要写东西)
# 返回值为a的列表，注意列表名不是a
a.split()

# 4 26这种类型的数据输入
line = input().split(' ')
a = int(line[0])
b = int(line[1])

# replace(old,new,[max]) 字符串中的old（旧字符串）替换为new（新字符串）替换次数不超过[max]次

# 在给变量赋值前不用提前声明
# 传统的变量命名是小写，用下划线分隔单词
some_var = 5
some_var  # => 5

# 访问未赋值的变量会抛出异常
# 参考流程控制一段来学习异常处理
some_unknown_var  # 抛出NameError

# 用列表(list)储存序列，元素类型任意，元素也可以是列表（嵌套）
li = []
# 创建列表时也可以同时赋给元素
other_li = [4, 5, 6]

# 用append在列表最后追加元素
li.append(1)    # li现在是[1]
li.append(2)    # li现在是[1, 2]
li.append(4)    # li现在是[1, 2, 4]
li.append(3)    # li现在是[1, 2, 4, 3]
# 用pop从列表尾部删除
li.pop()        # => 3 且li现在是[1, 2, 4]
# 把3再放回去
li.append(3)    # li变回[1, 2, 4, 3]

# 对于列表排序，返回排序后的列表，原列表顺序不变
sorted(a)
# 修改原列表的顺序
a=sorted(a)

# 列表存取跟数组一样
li[0]  # => 1
# 取出最后一个元素，索引还支持负数，用负数索引时，从右边-1开始计数，向左边递减
li[-1]  # => 3

# 越界存取会造成IndexError
li[4]  # 抛出IndexError

# 列表有切割语法，区间左闭右开
li[1:3]  # => [2, 4]
# 取尾
li[2:]  # => [4, 3]
# 取头
li[:3]  # => [1, 2, 4]
# 隔一个取一个
li[::2]   # =>[1, 4]
# 倒排列表
li[::-1]   # => [3, 4, 2, 1]
# 可以用三个参数的任何组合来构建切割
# li[始:终:步伐]

# 用del删除任何一个元素
del li[2]   # li is now [1, 2, 3]

# 列表可以相加
# 注意：li和other_li的值都不变
li + other_li   # => [1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用extend拼接列表
li.extend(other_li)   # li现在是[1, 2, 3, 4, 5, 6]

# 用in测试列表是否包含值
1 in li   # => True

# 用len取列表长度
len(li)   # => 6


# 元组是不可改变的序列，小括号，也可以省略小括号
tup = (1, 2, 3)
tup[0]   # => 1
tup[0] = 3  # 抛出TypeError

# 列表允许的操作元组大都可以
len(tup)   # => 3
tup + (4, 5, 6)   # => (1, 2, 3, 4, 5, 6)
tup[:2]   # => (1, 2)
2 in tup   # => True

# 列表也可以解包
# 可以把元组合列表解包，赋值给变量
a, b, c = (1, 2, 3)     # 现在a是1，b是2，c是3
# 元组周围的括号是可以省略的
d, e, f = 4, 5, 6
# 交换两个变量的值就这么简单
e, d = d, e     # 现在d是5，e是4

# 中括号[]表示列表赋值 花括号{}表示集合/字典赋值

# map() 会根据提供的函数对指定序列做映射。
# 第一个参数 function 以参数序列中的每一个元素调用 function 函数，返回包含每次 function 函数返回值的新列表。
# 但是返回的对象不是可下标的，如果需要可下标则list(map())
def square(x) :            # 计算平方数
    return x ** 2

map(square, [1,2,3,4,5])   # 计算列表各个元素的平方
[1, 4, 9, 16, 25]

# 还可以将用空格隔开的输入读入
a, b = map(int, input().split())

# 用字典表达映射关系
empty_dict = {}
# 初始化的字典
filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}

# 用[]取值
filled_dict["one"]   # => 1

# 用keys获得所有的键。因为keys返回一个可迭代对象，所以在这里把结果包在list里。我们下面会详细介绍可迭代。
# 注意：字典键的顺序是不定的，你得到的结果可能和以下不同。
list(filled_dict.keys())   # => ["three", "two", "one"]


# 用values获得所有的值。跟keys一样，要用list包起来，顺序也可能不同。
list(filled_dict.values())   # => [3, 2, 1]


# 用in测试一个字典是否包含一个键
"one" in filled_dict   # => True
1 in filled_dict   # => False

# 访问不存在的键会导致KeyError
filled_dict["four"]   # KeyError

# 用get来避免KeyError
filled_dict.get("one")   # => 1
filled_dict.get("four")   # => None
# 当键不存在的时候get方法可以返回默认值
filled_dict.get("one", 4)   # => 1
filled_dict.get("four", 4)   # => 4

# setdefault方法只有当键不存在的时候插入新值
filled_dict.setdefault("five", 5)  # filled_dict["five"]设为5
filled_dict.setdefault("five", 6)  # filled_dict["five"]还是5

# 字典赋值
filled_dict.update({"four":4}) #=> {"one": 1, "two": 2, "three": 3, "four": 4}
filled_dict["four"] = 4  # 另一种赋值方法

# 用del删除
del filled_dict["one"]  # 从filled_dict中把one删除

# 用处对于列表判重 a=list(set(a))
# 用set表达集合
empty_set = set()
# 初始化一个集合，语法跟字典相似。
some_set = {1, 1, 2, 2, 3, 4}   # some_set现在是{1, 2, 3, 4}

# 可以把集合赋值于变量
filled_set = some_set

# 为集合添加元素
filled_set.add(5)   # filled_set现在是{1, 2, 3, 4, 5}

# & 取交集
other_set = {3, 4, 5, 6}
filled_set & other_set   # => {3, 4, 5}

# | 取并集
filled_set | other_set   # => {1, 2, 3, 4, 5, 6}

# - 取补集
{1, 2, 3, 4} - {2, 3, 5}   # => {1, 4}

# in 测试集合是否包含元素
2 in filled_set   # => True
10 in filled_set   # => False


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## 3. 流程控制和迭代器
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# 先随便定义一个变量
some_var = 5

# 这是个if语句。注意缩进在Python里是有意义的
# 印出"some_var比10小"
if some_var > 10:
    print("some_var比10大")
elif some_var < 10:    # elif句是可选的
    print("some_var比10小")
else:                  # else也是可选的
    print("some_var就是10")

Python 的 for 语句不迭代算术递增数值，或是给予用户定义迭代步骤和暂停条件的能力
而是迭代列表或字符串等任意序列，元素的迭代顺序与在序列中出现的顺序一致
# break、continue 与c同样的逻辑 
"""
用for循环语句遍历列表
打印:
    dog is a mammal
    cat is a mammal
    mouse is a mammal
"""
for animal in ["dog", "cat", "mouse"]:
    print("{} is a mammal".format(animal))

遍历某个集合的同时修改该集合的内容，很难获取想要的结果。
要在遍历时修改集合的内容，应该遍历该集合的副本或创建新的集合，可以使用copy()函数
# items() 函数以列表返回可遍历的(键, 值) 元组。
# 将字典中的键值对以元组存储，并将众多元组存在列表中。
# 循环遍历字典的方式
for key,value in xxx.items().copy():# 遍历浅拷贝，不然可能造成读写冲突
    print(key,value)

range 可以不从 0 开始，还可以按指定幅度递增
>>> list(range(0, 10, 3))
[0, 3, 6, 9]
"""
"range(number)"返回数字列表从0到给的数字
打印:
    0
    1
    2
    3
"""
for i in range(4):
    print(i)

"""
while循环直到条件不满足
打印:
    0
    1
    2
    3
"""
x = 0
while x < 4:
    print(x)
    x += 1  # x = x + 1 的简写

# 用try/except块处理异常状况
try:
    # 用raise抛出异常
    raise IndexError("This is an index error")
except IndexError as e:
    pass    # pass是无操作，但是应该在这里处理错误
except (TypeError, NameError):
    pass    # 可以同时处理不同类的错误
else:   # else语句是可选的，必须在所有的except之后
    print("All good!")   # 只有当try运行完没有错误的时候这句才会运行


# Python提供一个叫做可迭代(iterable)的基本抽象。一个可迭代对象是可以被当作序列
# 的对象。比如说上面range返回的对象就是可迭代的。

filled_dict = {"one": 1, "two": 2, "three": 3}
our_iterable = filled_dict.keys()
print(our_iterable) # => range(1,10) 是一个实现可迭代接口的对象

# 可迭代对象可以遍历
for i in our_iterable:
    print(i)    # 打印 one, two, three

# 但是不可以随机访问
our_iterable[1]  # 抛出TypeError

# 可迭代对象知道怎么生成迭代器
our_iterator = iter(our_iterable)

# 迭代器是一个可以记住遍历的位置的对象
# 用__next__可以取得下一个元素
our_iterator.__next__()  #=> "one"

# 再一次调取__next__时会记得位置
our_iterator.__next__()  #=> "two"
our_iterator.__next__()  #=> "three"

# 当迭代器所有元素都取出后，会抛出StopIteration
our_iterator.__next__() # 抛出StopIteration

# 可以用list一次取出迭代器所有的元素
list(filled_dict.keys())  #=> Returns ["one", "two", "three"]



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## 4. 函数 
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# 传变量，传值；传数组，传引用

pass 语句不执行任何操作。语法上需要一个语句，但程序不实际执行任何动作时，可以使用该语句。
用作函数或条件子句的占位符
def initlog():
    pass   # Remember to implement this!

# 用def定义新函数
def add(x, y):
    print("x is {} and y is {}".format(x, y))
    return x + y    # 用return语句返回

# 可以给函数参数设置默认值
def add(x=2,y=2)
    return x+y

# 调用函数
add(5, 6)   # => 印出"x is 5 and y is 6"并且返回11

# 也可以用关键字参数来调用函数
add(y=6, x=5)   # 关键字参数可以用任何顺序

# 函数调用要求独立的位置参数，但实参在列表或元组里时，要执行相反的操作。例如，内置的 range() 函数要求独立的 start 和 stop 实参。
# 如果这些参数不是独立的，则要在调用函数时，用 * 操作符把实参从列表或元组解包出来
args = [3, 6]
list(range(*args))            # 解包一个列表
[3, 4, 5]

d = {"voltage": "four million", "state": "bleedin' demised", "action": "VOOM"}
xxx(**d) # 解包一个字典

# 我们可以定义一个可变参数函数
def varargs(*args):
    return args

varargs(1, 2, 3)   # => (1, 2, 3)


# 我们也可以定义一个关键字可变参数函数
def keyword_args(**kwargs):
    return kwargs

# 我们来看看结果是什么：
keyword_args(big="foot", loch="ness")   # => {"big": "foot", "loch": "ness"}


# 这两种可变参数可以混着用
def all_the_args(*args, **kwargs):
    print(args)
    print(kwargs)
"""
all_the_args(1, 2, a=3, b=4) prints:
    (1, 2)
    {"a": 3, "b": 4}
"""

# 调用可变参数函数时可以做跟上面相反的，用*展开序列，用**展开字典。
args = (1, 2, 3, 4)
kwargs = {"a": 3, "b": 4}
all_the_args(*args)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4)
all_the_args(**kwargs)   # 相当于 foo(a=3, b=4)
all_the_args(*args, **kwargs)   # 相当于 foo(1, 2, 3, 4, a=3, b=4)


# 函数作用域
x = 5

def setX(num):
    # 局部作用域的x和全局域的x是不同的
    x = num # => 43
    print (x) # => 43

def setGlobalX(num):
    global x
    print (x) # => 5
    x = num # 现在全局域的x被赋值
    print (x) # => 6

setX(43)
setGlobalX(6)


# 函数在Python是一等公民
def create_adder(x):
    def adder(y):
        return x + y
    return adder

add_10 = create_adder(10)
add_10(3)   # => 13

# 也有匿名函数
(lambda x: x > 2)(3)   # => True

# 内置的高阶函数
map(add_10, [1, 2, 3])   # => [11, 12, 13]
filter(lambda x: x > 5, [3, 4, 5, 6, 7])   # => [6, 7]

# 用列表推导式可以简化映射和过滤。列表推导式的返回值是另一个列表。
[add_10(i) for i in [1, 2, 3]]  # => [11, 12, 13]
[x for x in [3, 4, 5, 6, 7] if x > 5]   # => [6, 7]

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## 5. 类
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# 定义一个继承object的类
class Human(object):

    # 类属性，被所有此类的实例共用。
    species = "H. sapiens"

    # 构造方法，当实例被初始化时被调用。注意名字前后的双下划线，这是表明这个属
    # 性或方法对Python有特殊意义，但是允许用户自行定义。你自己取名时不应该用这
    # 种格式。
    def __init__(self, name):
        # Assign the argument to the instance's name attribute
        self.name = name

    # 实例方法，第一个参数总是self，就是这个实例对象
    def say(self, msg):
        return "{name}: {message}".format(name=self.name, message=msg)

    # 类方法，被所有此类的实例共用。第一个参数是这个类对象。
    @classmethod
    def get_species(cls):
        return cls.species

    # 静态方法。调用时没有实例或类的绑定。
    @staticmethod
    def grunt():
        return "*grunt*"


# 构造一个实例
i = Human(name="Ian")
print(i.say("hi"))     # 印出 "Ian: hi"

j = Human("Joel")
print(j.say("hello"))  # 印出 "Joel: hello"

# 调用一个类方法
i.get_species()   # => "H. sapiens"

# 改一个共用的类属性
Human.species = "H. neanderthalensis"
i.get_species()   # => "H. neanderthalensis"
j.get_species()   # => "H. neanderthalensis"

# 调用静态方法
Human.grunt()   # => "*grunt*"

# 继承一个类
class Tool(Human):
    def __init__(self): 
        super().__init__() # 通过super函数调用基类

####################################################
## 6. 模块
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# if __name__ == '__main__':的作用
# 一个python文件通常有两种使用方法，第一是作为脚本直接执行，第二是 import 到其他的 python 脚本中被调用（模块重用）执行。
# 因此 if __name__ == 'main': 的作用就是控制这两种情况执行代码的过程，
# 在 if __name__ == 'main': 下的代码只有在第一种情况下（即文件作为脚本直接执行）才会被执行，而 import 到其他脚本中是不会被执行的

# 输入1-n的所有排列
from itertools import permutations
n = int(input())
for item in permutations(range(1, n + 1)):
    for it in item:
        print(it, end = " ")
    print()


from random import randint
a=randint(1,10) #返回1-10间随机数

# 用import导入模块
from xxx(模块存放的文件夹) import xxx(模块)
import math
print(math.sqrt(16))  # => 4.0

from xxx(模块存放的文件夹).xxx(模块) import xxx(个别值) # 可以为个别值定义别名 xxx as xxx
# 也可以从模块中导入个别值
from math import ceil, floor
print(ceil(3.7))  # => 4.0
print(floor(3.7))   # => 3.0

# 可以导入一个模块中所有值
# 警告：不建议这么做
from math import *

# 如此缩写模块名字
import math as m
math.sqrt(16) == m.sqrt(16)   # => True

# Python模块其实就是普通的Python文件。你可以自己写，然后导入，
# 模块的名字就是文件的名字。

# 你可以这样列出一个模块里所有的值
import math
dir(math)


####################################################
## 7. 高级用法
####################################################

# 用生成器(generators)方便地写惰性运算
def double_numbers(iterable):
    for i in iterable:
        yield i + i

# 生成器只有在需要时才计算下一个值。它们每一次循环只生成一个值，而不是把所有的
# 值全部算好。这意味着double_numbers不会生成大于15的数字。
#
# range的返回值也是一个生成器，不然一个1到900000000的列表会花很多时间和内存。
#
# 如果你想用一个Python的关键字当作变量名，可以加一个下划线来区分。
range_ = range(1, 900000000)
# 当找到一个 >=30 的结果就会停
for i in double_numbers(range_):
    print(i)
    if i >= 30:
        break

####################################################
## 8. 读写文件
####################################################

最常用的参数有两个: open(filename, mode)。
fout = open('workfile', 'w')
第一个实参是文件名字符串。第二个实参是包含描述文件使用方式字符的字符串。mode 的值包括 'r' ，表示文件只能读取
'w' 表示只能写入（现有同名文件会被覆盖）；'a' 表示打开文件并追加内容，任何写入的数据会自动添加到文件末尾。
'r+' 表示打开文件进行读写。
fout.write(xxx) # xxx必须是一个字符串，如果不是str()函数转换
fout.close()

在处理文件对象时，最好使用 with 关键字。优点是，子句体结束后，文件会正确关闭，即便触发异常也可以。
>>> with open('workfile') as fin:
       read_data = fin.read()

>>> fin.closed

####################################################
## 9. 错误和异常
####################################################
def divide(x, y):
    try: # 尝试执行这个代码块
         result = x / y
    except Exception as e: # 如果发生异常则捕获并以字符串的形式输出，并且程序不报错 
        print(str(e))
    else: #不发生异常时执行
        print("result is",res)
    finally: # 不论 try 语句是否触发异常，都会执行 finally 子句
        xxxx


python 它的整数不分类型，或者说它只有一种类型int的整数。
Python 整数的取值范围是无限的，不管多大或者多小的数字，Python 都能轻松处理
Python 中使用双精度浮点数来存储小数。8字节64位存储空间分配了52位来存储浮点数的有效数字，11位存储指数，1位存储正负号
所以使用除法时会用精度误差
decimal 模块实现的十进制数运算适合高精度要求的应用使用 decimal.Decimal() 来存储精确的数字。
这里需要注意的是：使用非整数参数时要记得传入一个字符串而不是浮点数，否则在作为参数的时候，这个值可能就已经是不精确的了
#使用模块前，需要使用 import 引入
import decimal
a = decimal.Decimal("10.0")
b = decimal.Decimal("3")
print(10.0/3)
print(a/b)
运行结果为：
3.3333333333333335
3.333333333333333333333333333

getcontext().prec 设置有效数字
from decimal import Decimal
from decimal import getcontext
#此处设置有效数字为6位
getcontext().prec = 6
print(Decimal('2.2')/Decimal('1.3'))
结果为：1.69231